[What happens if algorithmic music meets medicine].

Cosa succede se la musica algoritmica incontra la medicina.
algorithmic music evidence-based approaches music listening music medicine music therapy

Journal

Giornale italiano di medicina del lavoro ed ergonomia
ISSN: 1592-7830
Titre abrégé: G Ital Med Lav Ergon
Pays: Italy
ID NLM: 9712708

Informations de publication

Date de publication:
Dec 2021
Historique:
accepted: 01 11 2021
entrez: 20 1 2022
pubmed: 21 1 2022
medline: 10 5 2022
Statut: ppublish

Résumé

Since ancient times there has been recognition of music's therapeutic powers, inherent in the properties of sound and its effects on human beings at a psychophysical level. Literature showed the development of therapeutic applications of music in numerous clinical settings. Music-listening itself can qualify as an effective therapeutic means within clinical contexts. Numerous studies document the potentialities of this practice. Whilst, it appears to be difficult to study the phenomenon of music from a scientific point of view, it may be possible to attempt moving music closer to science. Algorithms are of help in this process. Only recently has algorithmic music been used within the context of composing music with therapeutic aims helping to create songs for precise therapeutic aims: music characteristics can be altered and re-modelled and, above all, simplified. It was exactly this intent that recently brought into being an algorithm, Melomics-Health, which composes music with a "therapeutic" logic. Melomics-Health allows us to study the effect of specific musical parameters and structures on individuals (including neuro-scientific aspects) with the possibility to correlate effectiveness and efficiency to those precise musical aspects and to re-model the latter based on these findings. The use of algorithms applied to music as therapy constitutes a new starting point, an attempt to bring art and science closer together, to increase awareness and effectiveness in the use of music in therapeutic contexts; a new perspective integrating art, science and technology in the service of medicine, in clinical work and research. Fin dall’antichità sono stati riconosciuti i poteri terapeutici della musica, riguardati le proprietà del suono e i suoi effetti sugli esseri umani a livello psicofisico. La letteratura ha mostrato lo sviluppo di applicazioni terapeutiche della musica in numerosi contesti clinici. Lo stesso ascolto musicale può qualificarsi come un mezzo terapeutico efficace in contesti clinici. Numerosi studi documentano le potenzialità di questa pratica. Anche se sembra difficile studiare il fenomeno della musica da un punto di vista scientifico, è possibile tentare di avvicinare la musica alla scienza. Gli algoritmi possono supportare questo intento. Solo recentemente la musica algoritmica è stata utilizzata nell’ambito della composizione di musica con scopi terapeutici aiutando a creare brani con precisi scopi terapeutici: le caratteristiche della musica possono essere variate e modellate e, soprattutto, semplificate. È stato proprio questo l’intento che ha portato recentemente alla nascita di un algoritmo, Melomics-Health, che compone musica con una logica “terapeutica”. Melomics-Health permette di studiare l’effetto di specifici parametri e strutture musicali sugli individui (anche a livello neuroscientifico) con la possibilità di documentare la loro efficacia con la possibilità di modellarli sulla base dei risultati ottenuti. L’uso di algoritmi applicati alla musica come terapia costituisce un nuovo punto di partenza, un tentativo di avvicinare arte e scienza, al fine di aumentare la consapevolezza e l’efficacia nell’uso della musica in contesti terapeutici; una nuova prospettiva che integra arte, scienza e tecnologia al servizio della medicina, nel lavoro clinico e nella ricerca.

Autres résumés

Type: Publisher (ita)
Fin dall’antichità sono stati riconosciuti i poteri terapeutici della musica, riguardati le proprietà del suono e i suoi effetti sugli esseri umani a livello psicofisico. La letteratura ha mostrato lo sviluppo di applicazioni terapeutiche della musica in numerosi contesti clinici. Lo stesso ascolto musicale può qualificarsi come un mezzo terapeutico efficace in contesti clinici. Numerosi studi documentano le potenzialità di questa pratica. Anche se sembra difficile studiare il fenomeno della musica da un punto di vista scientifico, è possibile tentare di avvicinare la musica alla scienza. Gli algoritmi possono supportare questo intento. Solo recentemente la musica algoritmica è stata utilizzata nell’ambito della composizione di musica con scopi terapeutici aiutando a creare brani con precisi scopi terapeutici: le caratteristiche della musica possono essere variate e modellate e, soprattutto, semplificate. È stato proprio questo l’intento che ha portato recentemente alla nascita di un algoritmo, Melomics-Health, che compone musica con una logica “terapeutica”. Melomics-Health permette di studiare l’effetto di specifici parametri e strutture musicali sugli individui (anche a livello neuroscientifico) con la possibilità di documentare la loro efficacia con la possibilità di modellarli sulla base dei risultati ottenuti. L’uso di algoritmi applicati alla musica come terapia costituisce un nuovo punto di partenza, un tentativo di avvicinare arte e scienza, al fine di aumentare la consapevolezza e l’efficacia nell’uso della musica in contesti terapeutici; una nuova prospettiva che integra arte, scienza e tecnologia al servizio della medicina, nel lavoro clinico e nella ricerca.

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pubmed: 35049163
pii: GIMLEv43i4-09

Types de publication

Journal Article

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ita

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379-381

Informations de copyright

Copyright© by GIMLE.

Déclaration de conflit d'intérêts

The authors of this article have no conflict of interests to disclose.

Auteurs

Alfredo Raglio (A)

Istituti Clinici Scientifici Maugeri IRCCS, Music Therapy Research Laboratory, Pavia, Italy.

Mauro Castelli (M)

NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade Nova de Lisboa, Portugal.

Luca Manzoni (L)

Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Università degli Studi di Trieste, Trieste, Italy.

Francisco Vico (F)

ETSI Informatica, Andalucia Tech, University of Malaga, Malaga, Spain.

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